机构名称：
¥ 1.0
方法：我们使用带有唯一标签键的数据匿名化解决方案，从数据仓库中提取了 2019 年 3 月 1 日至 2020 年 2 月 29 日期间在我们新加坡三级风湿病诊所就诊的使用新加坡手机的患者。2020 年 3 月 28 日，我们通过短信服务 (SMS) 向这些患者发送了一份包含 25 个问题的调查问卷（参见补充材料），调查问卷使用的是安全的基于网络的调查工具（研究数据库捕获，REDCap）[11]。如果未完成调查，则会在 2020 年 3 月 31 日和 4 月 9 日再发送 2 条短信提醒。数据点与风湿病就诊相关的人口统计数据、诊断代码和处方汇总在一起；手机号码已被删除以保持匿名。我们使用一种无偏见的多维方法来识别具有不同医疗保健态度和行为的患者，并查看这些集群是否可以预测疾病特征和药物使用情况。进行 LCA 以确定适当的聚类数，并使用赤池信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC) [12] 选择最佳拟合模型。在检查相邻聚类之间 AIC 和 BIC 值的变化后，获得了 3 聚类解决方案。选择了 22 份问卷答案作为 LCA 的输入变量。
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